我們應(yīng)該害怕集體的愚蠢，我指的是數(shù)以百萬(wàn)計(jì)的人表現(xiàn)出缺乏智力，特別是在過(guò)去人類已經(jīng)取得了智力突破的領(lǐng)域。想想普通的學(xué)校課程，比如閱讀、寫作和算術(shù)，我們今天在這些領(lǐng)域的集體智慧比幾個(gè)世紀(jì)前更高，但盡管我們被現(xiàn)代技術(shù)包圍著，我們中的許多人正在倒退回過(guò)去。

這是怎么發(fā)生的?人工智能正在取代人類智力或與之競(jìng)爭(zhēng)，這叫做認(rèn)知負(fù)荷。我們正在把我們的部分情報(bào)外包給技術(shù)部門。一旦發(fā)生這種情況，我們自己的智力就會(huì)萎縮。如果這持續(xù)了幾代人，那么對(duì)大多數(shù)人類來(lái)說(shuō)，一些基本的智慧將會(huì)丟失。

IBM Watson的首席技術(shù)官鮑勃·哈奇這樣說(shuō)：“我們的工具在擴(kuò)大我們的規(guī)模、擴(kuò)大我們的觸角、增強(qiáng)我們的力量、允許我們做我們作為人類自己無(wú)法做的事情時(shí)，往往是最有價(jià)值的?！?

人工智能系統(tǒng)經(jīng)常取代真正的智能

一個(gè)常見(jiàn)的例子就是拼寫，隨著微軟Word中拼寫檢查、iMessage中的自動(dòng)更正或語(yǔ)音到文本以及谷歌中的自動(dòng)完成等功能的出現(xiàn)，我們中的許多人都在使用AI人工智能來(lái)取代(而非增強(qiáng))我們自己的智力。

在未來(lái)，一個(gè)常見(jiàn)的例子可能是基于機(jī)器語(yǔ)言的可聽(tīng)翻譯。人工智能這一進(jìn)步的前景是，我們將能夠用一種設(shè)備說(shuō)話，立即將我們的語(yǔ)言翻譯成我們想要的任何語(yǔ)言。聽(tīng)起來(lái)很棒，對(duì)吧?這取決于我們是否使用人工智能來(lái)取代我們自己的智力。這個(gè)人工智能不應(yīng)該成為人類停止學(xué)習(xí)其他語(yǔ)言的借口，相反，它應(yīng)該是一個(gè)機(jī)會(huì)，使我們能夠接觸到全球更多的人，或加快傳播重要信息的速度。

當(dāng)人工智能被正確地應(yīng)用時(shí)，它將是一個(gè)難以置信的工具。當(dāng)我們使用人工智能來(lái)增強(qiáng)我們自己的智力時(shí)，我們的技能被放大了，但仍然完好無(wú)損。它有時(shí)被稱為智能放大(IA)。例如，增強(qiáng)視覺(jué)是一種在我們已經(jīng)看到的基礎(chǔ)上對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分層的概念。當(dāng)你走在一家咖啡館前面時(shí)，想象一下你視線中的實(shí)時(shí)點(diǎn)評(píng)，它不能取代我們的基本愿景。

保持你真正的智力完整的三種方法

1、不用計(jì)算器練習(xí)數(shù)學(xué)

計(jì)算器可以節(jié)省時(shí)間，但它并不意味著取代我們做數(shù)學(xué)的能力。如果您使用計(jì)算器或其他數(shù)學(xué)工具作為拐杖，您將失去基本的數(shù)字處理能力。我們的基本數(shù)學(xué)能力將確保我們不會(huì)忘記如何計(jì)算小費(fèi)，在發(fā)票或賬單上驗(yàn)證總金額。

2、在沒(méi)有導(dǎo)航的情況下開(kāi)車去約會(huì)

今天，Google地圖和Waze無(wú)處不在，這些應(yīng)用程序是Uber或Lyft司機(jī)的標(biāo)準(zhǔn)操作程序。智能應(yīng)用程序正在精心繪制每個(gè)左轉(zhuǎn)和右轉(zhuǎn)，并實(shí)時(shí)更新路線。如果您每次從A點(diǎn)到B點(diǎn)都使用這種形式的人工智能，請(qǐng)嘗試查看地圖上的路線，然后自己導(dǎo)航到目的地。

閱讀地圖和導(dǎo)航從一個(gè)地方到另一個(gè)地方建立空間推理技能(即，用我們的頭腦的眼睛)。相比之下，導(dǎo)航系統(tǒng)可以讓我們跟隨方向，而不用拼湊出我們?nèi)ミ^(guò)哪里的圖片。

3、定期進(jìn)行大腦測(cè)試

具有諷刺意味的是，在追求技術(shù)進(jìn)步的過(guò)程中，我們吸收的內(nèi)容越來(lái)越多，但實(shí)際上可能會(huì)降低我們的集體智力。我們下載播客，瀏覽社交新聞源，搜索互聯(lián)網(wǎng)和閱讀在線出版物。這些活動(dòng)是典型的咬大小和完成多個(gè)任務(wù)。問(wèn)題是，我們忽視了深加工，而深加工更多的是與閱讀長(zhǎng)篇書(shū)籍相關(guān)的。深加工是大腦通過(guò)先前的知識(shí)集中、記憶和建立意義的能力。

試著做一次大腦測(cè)試，比如劍橋腦科學(xué)，來(lái)測(cè)試你的短期記憶、推理能力和語(yǔ)言能力。你可以建立一個(gè)基線，以便更好地評(píng)估你是否有下降的趨勢(shì)。

隨著Facebook、谷歌(Google)和其他有影響力的科技公司在人工智能領(lǐng)域投入驚人的資金，你可能會(huì)說(shuō)，基本技能在數(shù)字時(shí)代正變得過(guò)時(shí)。也許我們可以卸下幾種形式的情報(bào)，然而，這些好處可能還會(huì)有其他挫折。舉個(gè)例子：如果無(wú)人駕駛汽車的進(jìn)步使得當(dāng)代人或子孫后代在需要時(shí)無(wú)法獨(dú)自駕駛，那將是一種恥辱。